Análise comparativa de algoritmos de aprendizado profundo para o auxílio no diagnóstico de esquizofrenia a partir da classificação de MRI cerebral

Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Engenharia Eletrônica, 2021.A esquizofrenia é uma doença psiquiátrica crônica de difícil compreensão que perturba e desabilita cerca de 1% da população mundial, o que pode tornar o paciente dependente da ajuda de terceiros para tarefas cotidianas devido aos seus sintomas, caso não ocorra o devido tratamento. Em muitos casos estes sintomas não evidenciam o diagnóstico da doença, o que o torna difícil. Uma alternativa é a análise morfológica do cérebro, através de diferenças perceptíveis nas regiões cerebrais de pacientes portadores de esquizofrenia comparados a indivíduos saudáveis. Neste contexto, busca-se analisar métodos de classificação automática, com arquitetura de redes neurais convolucionais, para distinguir pacientes portadores de esquizofrenia de pacientes saudáveis por meio de imagens de ressonância magnética. Na literatura, existem diversas arquiteturas de redes neurais disponíveis para estudo. Porém, por apresentarem aplicações com imagens de ressonância magnética, além de bons resultados e com a maior disponibilidade de informações para a reprodutibilidade, como as etapas de pré-processamento e parâmetros de treinamento das redes, as redes exploradas foram as arquiteturas FayNet e ResNet, com as imagens disponibilizadas pelo banco de dados virtual SchizConnect. Em uma primeira etapa foi realizado o pré-processamento das imagens com o software Clínica, aplicando-se a técnica de processamento de dados t1-linear, que realiza uma normalização MNI para padronização das imagens para posteriormente utilizar a biblioteca Nilearn e então obter os cortes das imagens. Os cortes 15 e 20 foram selecionados das imagens tridimensionais normalizadas. As redes foram implementadas e validadas por métricas de desempenho e k-fold (com k = 7), obtendo uma acurácia de 80,0% ±2,29% e F2-score de 80,0% ±2,40% , para o modelo FayNet, acurácia de 85,2% ±2,47% e F2-score de 85,4% ±0,03% na arquitetura criada baseado na ResNet18. Com o intuito de buscar melhorias na acurácia de classificação, a FayNet foi modificada, objetivando-se aumentar o desempenho da rede, dando origem assim a Faynet 2.0 que obteve uma acurácia de 88,7% ±4,07% e F2-score de 85,7 ±3,40%.Schizophrenia is a chronic psychiatric disease that is difficult to understand and that disturbs and disables about 1% of the world population, which can make the patient dependent on the help of others for daily tasks due to their symptoms, if the proper treatment is not followed. . In many cases, these symptoms do not show the diagnosis of the disease, which makes it difficult. An alternative is the morphological analysis of the brain, through noticeable differences in the brain regions of patients with schizophrenia compared to healthy individuals. In this context, we seek to analyze automatic classification methods, with convolutional neural network architecture, to distinguish patients with schizophrenia from healthy patients through magnetic resonance images. In the literature, there are several architectures of neural networks available for study, however, for presenting applications with magnetic resonance images, in addition to good results with greater availability of information for reproducibility, such as the pre-processing steps and training parameters of the networks . The networks explored were the FayNet and ResNet architectures, with the images made available by the virtual database SchizConnect. In a first step, the images were pre-processed with the software Clínica, applying the pipeline t1-linear, which performs an MNI normalization for standardizing the images and later using a Nilearn library and then get the image slices. Cuts 15 and 20 were selected from normalized three-dimensional images. The networks were implemented and validated by performance metrics and k-fold (with k = 7), obtaining an accuracy of 80.0% ±2.29% and F2-score of 80.0% ±2.40% , for the FayNet model, accuracy of 85.2% ±2.47% and F2- score of 85.4% ±0.03% in the architecture created based on ResNet18. In order to improve the accuracy of classification, FayNet was modified, aiming to increase the performance of the network, thus giving rise to Faynet 2.0 which obtained an accuracy of 88.7% ±4.07 % and F2-score of 85.7 ±3.40%

TIME TREND AND SPATIAL DISTRIBUTION OF DENGUE IN BRAZIL

Objective: to determine the time trend and spatial distribution of the confirmed dengue cases in Brazil between 2009 and 2019.Method: this is an ecological and longitudinal study of a historical series of the dengue cases available in the Information System of Notifiable Health Problems. The data were analyzed by means of time trend and spatial distributions.Results: the study denoted a stationary trend of the incidence coefficient (R=0.091; p>0.05). The Midwest region stood out among the Brazilian regions, with 42.04% incidence. In relation to the Brazilian states, Acre was the one with the highest incidence: 45.06%. Finally, regarding the severe form of dengue, the Southeast region stood out with 38.35% of the cases.Conclusion: based on the epidemiological analyses, it was concluded that, in Brazil, dengue is still a relevant public health problem, given the high number of cases

UMA ANÁLISE SOBRE COMPLIANCE E A EDUCAÇÃO EM DIREITOS HUMANOS PARA A DESJUDICIALIZAÇÃO NO BRASIL CONTEMPORÂNEO

Compliance e a educação em direitos humanos para a desjudicialização no Brasil. Discute abertura da pauta para estratégias para gerenciamento de riscos, com destaque ao Compliance como instrumento hábil para afirmação da cultura de direitos humanos, voltadas a preservar e assegurar direitos. Analisa preceitos convencionais que sustentam a educação em direitos humanos e os mecanismos de Compliance no plano internacional e reflete sobre os entraves. Por meio de pesquisa empírica, discute as percepções e as fragilidades do ensino superior na seara, considerando o contexto brasileiro. Fez uso de técnicas de pesquisa bibliográfica, documental, análise de conteúdo e de discurso

Removal of Emerging Contaminants from Water by Using Carbon Materials Derived from Tingui Shells

This study was partly funded by the National Council for Scientific and Technological Develop-ment—CNPq (Process 200678/2022-1). Publisher Copyright: © 2024 by the authors.This study explored the adsorption of acetaminophen and caffeine using CO2-activated biochar (BT-CO2) and hydrochar (HT-CO2) derived from Tingui shell biomass. The experimental data from kinetic and equilibrium adsorption tests were employed in batch and fixed-bed systems. In the batch system, a specific amount of the adsorbent was added to a known volume of the solution, and the mixture was agitated for a set period to allow adsorption to occur. In the fixed-bed system, the solution was passed through a column packed with the adsorbent, allowing for continuous adsorption. These systems pave the way for future research. The findings revealed that HT-CO2 exhibited a greater surface area and a higher presence of oxygen-containing functional groups than BT-CO2. These functional oxygen groups had a notable impact on the adsorption capacity of the adsorbents for pharmaceutical substances. In the batch systems, BT-CO2 demonstrated a maximum adsorption capacity of 221.4 mg g−1 for acetaminophen and 162.7 mg g−1 for caffeine, while HT-CO2 exhibited higher capacities of 383.2 mg g−1 for acetaminophen and 189.7 mg g−1 for caffeine. In the fixed bed configuration, HT-CO2 displayed a maximum adsorption capacity of 82.2 mg g−1 for acetaminophen and 45.60 mg g−1 for caffeine. The predominant mechanisms involved in the removal of acetaminophen and caffeine were identified as H-bonding and π-π bonds. These results underscore the promising potential of these carbons as effective adsorbents for treating water contaminated with pharmaceutical residues, inspiring further exploration in this field and offering hope for the future of water treatment by providing a solid foundation for future research and development.publishersversionpublishe

DINÂMICA DA COBERTURA DE DOSSEL, TEMPERATURA E UMIDADE DO SOLO EM SISTEMAS AGROFLORESTAIS NO OESTE DO PARÁ

Considering the importance of the forest component in agroforestry systems (SAFs), this study aimed to analyze the dynamics of canopy cover, temperature and soil moisture in three agroforestry systems, which have different arrangements, having in common the production of black pepper (Piper nigrum L.), in Belterra and Mojuí dos Campos, in Pará, inserted in properties of family farmers. Data collection for moisture, soil temperature and canopy cover was performed monthly for nine months (April to December/2017). These measurements were performed at six points in the rows and between the rows of perennial planting in each system. It was concluded that the canopy cover with in the evaluated systems can be considered, in SAFs 1 and 2, as a factor that regulates the amount of light that reaches the system, influencing the soil moisture, both in the row and between the rows. However, soil temperature was the variable that suffered the least interference and that interfered least in the other variables analyzed.Considerando la importância del componente forestalenlos sistemas agroforestales (SAF), este estudiotuvo como objetivo analizar la dinámica de la cobertura del dosel, la temperatura y la humedad del suelo entres sistemas agroforestales, que tienen diferentes arreglos, teniendo em común la producción de pimienta negra (Piper nigrum L.), em Belterra y Mojuí dos Campos, en Pará, insertos em propiedades de agricultores familiares. La recolección de datos de humedad, temperatura del suelo y cobertura del dosel se realizo mensualmente durante nueve meses (abril a diciembre/2017). Estas mediciones se realizaronen seis puntos de lossurcos y entre lossurcos de siembra perene en cada sistema. Se concluyó que la cobertura del dosel dentro de los sistemas evaluados puede ser considerada, em los SAF 1 y 2, como um factor que regulala cantidad de luz que llega al sistema, influyendo em la humedad del suelo, tanto em hilera como entre hileras. Sin embargo, la temperatura del suelo fue la variable que menos interferência sufrió y la que menos interfirió em las demás variables analizadas.Considerando a importância do componente florestal nos sistemas agroflorestais (SAFs) este trabalho objetivou analisar a dinâmica da cobertura de dossel, temperatura e umidade do solo em três sistemas agroflorestais, que dispõem de arranjos diferentes, tendo em comum a produção de pimenta-do-reino (Piper nigrum L.), em Belterra e Mojuí dos Campos, no Pará, inseridos em propriedades de agricultores familiares. A coleta de dados para umidade, temperatura do solo e a cobertura do dossel foi realizada mensalmente durante nove meses (abril a dezembro/2017). Estas medições foram realizadas em seis pontos nas linhas e nas entrelinhas de plantio perene de cada sistema. Concluiu-se que a cobertura de dossel dentro dos sistemas avaliados pode ser considerada, nos SAFs 1 e 2, como um fator que regula a quantidade de luz que chega no sistema, influenciando na umidade do solo, tanto na linha quanto na entrelinha. No entanto, a temperatura do solo foi a variável que menos sofreu interferência e que menos interferiu nas demais variáveis analisadas

Avaliação do custo do Hidrogênio verde produzido a partir das fontes intermitentes fotovoltaica e eólica: Cost evaluation of green Hydrogen produced from intermittent photovoltaic and wind sources

Uma matriz energética constituída de fontes renováveis é fundamental para reduzir a emissão de gases de efeito estufa. Pesquisas apontam a produção de hidrogênio verde através de fontes renováveis com grande potencial para diminuir essas emissões. Sendo o Brasil um possível grande produtor de hidrogênio verde já que 80% de sua matriz elétrica é oriunda de fontes renováveis, procura-se fazer uma avaliação dos custo de produção através da eletrólise da água

O ensino de vigilância sanitária na formação do enfermeiro

Objective: To investigate the teaching of sanitary surveillance in undergraduate nursing courses in Brazil, seeking to know how this theme is addressed during the training of nurses. Method: The universe of study was composed of Political-Pedagogical Projects, syllabi and curricula of nursing undergraduate courses from Brazilian public institutions. The quantitative analysis was developed through descriptive and inferential statistics, and for the qualitative part, a software was used to analyze the documents. Results: A total of 153 public institutions` websites were analyzed. Of these, only 98 presented a Political-Pedagogical Project, a syllabus or a curriculum for on-line consultation, and only 2.04% of these programs had a specific discipline focused on teaching sanitary surveillance. Conclusion: The findings indicate that the contents related to the teaching of sanitary surveillance in nursing courses of public higher education institutions in Brazil, when present, are inserted, mostly, in other curricular components